package j2025.j02;

import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map;

/**
 * @Author 猫大仙
 */
public class j0202 {

}

/**
 * 146. LRU 缓存
 * 请你设计并实现一个满足  LRU (最近最少使用) 缓存 约束的数据结构。
 * 实现 LRUCache 类：
 * LRUCache(int capacity) 以 正整数 作为容量 capacity 初始化 LRU 缓存
 * int get(int key) 如果关键字 key 存在于缓存中，则返回关键字的值，否则返回 -1 。
 * void put(int key, int value) 如果关键字 key 已经存在，则变更其数据值 value ；
 * 如果不存在，则向缓存中插入该组 key-value 。如果插入操作导致关键字数量超过 capacity ，则应该 逐出 最久未使用的关键字。
 * 函数 get 和 put 必须以 O(1) 的平均时间复杂度运行。
 */
class LRUCache {
    private final int capacity;
    private final Map<Integer, Integer> cache = new LinkedHashMap<>(); // 自带双向链表

    public LRUCache(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
    }

    public int get(int key) {
        // 删除 key，并利用返回值判断 key 是否在 cache 中
        Integer value = cache.remove(key);
        if (value != null) { // key 在 cache 中
            cache.put(key, value); // 把 key 移到链表末尾
            return value;
        }
        // key 不在 cache 中
        return -1;
    }

    public void put(int key, int value) {
        // 删除 key，并利用返回值判断 key 是否在 cache 中
        if (cache.remove(key) != null) { // key 在 cache 中
            cache.put(key, value); // 把 key 移到链表末尾
            return;
        }
        // key 不在 cache 中，那么就把 key 插入 cache，插入前判断 cache 是否满了
        if (cache.size() == capacity) { // cache 满了
            Integer oldestKey = cache.keySet().iterator().next();
            cache.remove(oldestKey); // 移除最久未使用 key
        }
        cache.put(key, value);
    }
}



/**
 * Your LRUCache object will be instantiated and called as such:
 * LRUCache obj = new LRUCache(capacity);
 * int param_1 = obj.get(key);
 * obj.put(key,value);
 */
